人工智能技术在图像识别领域的成功应用莫过于深度学习 ， 近几年研究人员通过卷积神经网络和其它深度学习模型对图像样本进行训练 ， 大大提高了识别准确率 。 Mobileye目前取得的成果 ， 正是得益于该公司很早就将深度学习当作一项核心技术进行研究 。 认知与控制方面 ， 主要使用人工智能领域中的传统机器学习技术 ， 通过学习人类驾驶员的驾驶行为建立驾驶员模型 ， 学习人的方式驾驶汽车 。
无人驾驶的挑战与展望
在目前交通出行状况越来越恶劣的背景下 ， “无人驾驶”汽车的商业化前景 ， 还受很多因素制约 。
主要有：
1. 法规障碍
2. 不同品牌车型间建立共同协议 ， 行业缺少规范和标准
3. 基础道路状况 ， 标识和信息准确性 ， 信息网络的安全性
4. 难以承受的高昂成本
此外 ， “无人驾驶”汽车的一个最大特点 ， 就是车辆网络化、信息化程度极高 ， 而这也对电脑系统的安全问题形成极大挑战 。 一旦遇到电脑程序错乱或者信息网络被入侵的情况 ， 如何继续保证自身车辆以及周围其他车辆的行驶安全 ， 这同样是未来急需解决的问题 。 虽然无人驾驶技术还存在着很多挑战 ， 但是无人驾驶难在感知 ， 重在“学习” ， 无人驾驶的技术水平迟早会超过人类 ， 因为稳、准、快是机器的先天优势 ， 人类无法与之比拟 。
驾驶有时并不是负担 ， 相反是一种乐趣 ， 体现了人类拓展自身极限的能力 。 笔者相信 ， 完全的无人驾驶也许有些遥远 ， 但随着机器学习算法的提升和应用的挖掘 ， 更接地气人机和谐共驾指日可待 。 不管在自动驾驶这条路上有多少困难 ， 但我相信总有它出现在城市道路上的一天 ， 技术的发展充满激情与动力 。 在不久的将来 ， 也许自动驾驶会成为主流 。 （完）
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